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5G促進無線電/RF元件發展 成本效益是關鍵
由於應用於5G的技術紛紛登場,如sub-6GHz頻段、多輸入多輸出(Multi-input Multi-output, MIMO)、毫米波(mmWave)等等,對RF元件供應商思佳訊通訊技術(Skyworks)、博通(Broadcom)、科沃(Qorvo)、村田製作所(Murata)、高通(Qualcomm)等提出了嚴峻的技術挑戰。
市調機構Strategy Analytics指出,5G無線電和RF組件的高度複雜性將使智慧型手機價格高居不下,而有可能阻礙5G的發展。但同時也推動無線電和RF組件供應商提出更具成本效益的5G解決方案,以符合手機用戶日益複雜的無線電需求。
Strategy Analytics的RF和無線組件總監Christopher Taylor表示,由於5G目前快速發展的關係,智慧型手機和其他蜂巢設備中的無線電在功能以及頻段等方面變得相當地複雜。在展望無線電元件市場的未來時,應該密切地關注整個市場的架構、歷年價格的波動和需求的趨勢,方能在營運商、設備代工製造(Original Equipment Manufacturer, OEM)和元件供應商產生利益衝突時達到雙贏的局面。
另外,Strategy Analytics策略技術副總裁Stephen Entwistle補充說明,在過去的五年之中,濾波器(Discrete Filter)、開關和放大器(Amplifier)等RF解決方案已經從分離式元件轉變為大型系統級封裝(System in Package, SiP) RF前端模組(Front-End Module, FEM),在一個封裝中就能包含多種技術,這促使了RF前端模組供應商的整合。
隨著5G的發展,為所有能夠提供有吸引力價格、更完善的複雜模組與SoC的廠商提供更多的機會。相對地,那些沒有辦法跟上此一潮流的廠商將會被市場淘汰。
搶進折疊機戰場 Google提出Z型折疊面板專利
螢幕可折式手機(以下簡稱折疊機)是近期產業最熱門的話題之一,包括柔宇科技、三星、華為以及TCL等手機與面板大廠也紛紛投入戰場,並相繼發表折疊原型機甚至是商用機種,展現開發成果。而近日,更有消息指出Google也已悄悄進入折疊機研發行列,並提出Z型折疊面板(Z-Fold Display)的專利申請(US20180356859),為折疊機的折法增添新意。
國外智慧財產權網站Patently Mobile日前在其報導中揭示Google提交給聯合國世界智慧財產權組織(WIPO)的專利申請文件。據了解,該份文件於2018年6月提交,並在2018年12月由WIPO發布。文件內容主要描述如何建構Z型折疊OLED面板,以及如何將此面板設計導入運算裝置中。
儘管Google本身並不具備手機製造的能力,該公司歷代手機皆是外包給其他廠商代工,但這項專利的提出仍可以看出Google投入折疊機市場的意圖,同時也為折疊面板設計帶來更多的可能性。倘若Z型折法可以被實現,就代表面板可以同時在兩處進行彎曲且不會斷裂。
縱觀日前各家手機與面板廠在世界行動通訊大會(MWC)中展示的折疊機,折法還是以向外對折與向內對折兩種形式為主。外折式陣營包括華為所發表的Mate X與柔與科技發表的柔派手機(FlexPai);內折式陣營則以三星所推出的Galaxy Fold為代表。而TCL雖然尚未推出折疊機,但旗下面板廠華星光電在內折式與外折式面板皆有投入。此外,中興通訊日前也在中國提出了折疊機專利申請,設計上類似於Galaxy Fold內折式的折法。
儘管部分折疊機即將邁入商用,但不論是內折式還是外折式機構,都還各自存在可見的缺點,例如:絞鏈處可發現不平整、外折機構無法使螢幕完全折合、折疊操作需較大施力、絞鏈處螢幕色偏以及缺乏相應UI內容等問題。因此,以現階段的局勢來說,各家廠商宣示技術能量的意義,可能大於實際銷售成果。
總結來說,折疊機面板的良率與耐受度仍是一大難題,業界普遍對於折疊機能否在長時間、反覆的彎曲下,不產生折痕,抱持懷疑的態度。而到底哪種折法最適合運算裝置的結構設計,且能實現最好的耐受度,都還有待觀察。然而,不可否認的是,折疊機為智慧型手機開創了新的樣態,帶來更多的市場機會,也吸引越來越多廠商投入布局。
PCIe傳輸提升標準也更嚴苛 Gen 4.0時脈抖動量測更顯重要
PCIe跨入Gen 4.0 抖動要求愈發嚴苛
相較於先前的Gen 3.1所要求的1.0ps RMS,PCIe Gen 4.0對於時間抖動的要求是更具挑戰性的0.5ps RMS。這種嚴格的抖動要求,須同時提升PCIe時脈源效能並減少測試設備的抖動量。但可能無法改善測試設備,而在這種情況下,即須確定示波器的抖動,然後從數學方法上著手,進而產生校正和準確的待測裝置(DUT)量測值。
然而,即使是最佳品質的示波器也會為量測結果加入過多的抖動,因此本應用說明中將介紹第二種方法,即確定示波器抖動並從量測結果中扣除,以盡可能得到準確值。
由於量測過程中存在必須扣除的輸入放大器雜訊及A/D時脈量化雜訊,所以示波器將會導入雜訊誤差。必須牢記的是,量化雜訊會受到輸入壓擺率的影響,須依每個輸入壓擺率來分析示波器雜訊的特性,例如在分析具有不同效能的DUT時。此外,還須完全最佳化示波器設定。最後,硬體也必須完全最佳化,其包括印刷電路板(PCB)、布局、終端方法、電纜長度比對和電源雜訊濾波等。
這裡所建議的最佳方法,首先是使用相位雜訊分析儀(PNA)來量測DUT。在範例中將使用是德科技(Keysight)E5052。由於PNA不會鎖定具有大型調變的訊號,因此必須關閉DUT展頻功能。然後透過高速/低雜訊數位儲存示波器(DSO)量測DUT時域抖動。在範例中將使用安捷倫(Agilent) DSA90804,同時亦關閉展頻。從這些結果中,再使用減去方形的路徑計算出示波器抖動。最後,在展頻開啟的情況下量測DUT的時域抖動,並使用RSS減法方法再次計算最終的DUT抖動。
PCIe時脈時序/抖動量測及校正
PCIe具有兩種不同的時脈架構,基本上是共用時脈或獨立時脈方案。第一種稱為共用時脈架構,其中發送側和接收側會共用相同的時脈(圖1)。
圖1 共用時脈架構
第二個時脈架構則是涉及兩個獨立的時脈,稱之為「沒有展頻的獨立RefClk(SRNS)」或是「具有獨立展頻時脈的獨立RefClk」(SRIS)。其中,發送側和接收側將會使用單獨的參考時脈(圖2)。
圖2 SRNS/SRIS時脈架構
在時脈和資料重新計時部分,CDR(Clock and Data Recovery)在兩種時序架構中均包括低通濾波器功能。CDR濾波器將追蹤低頻並提供正確的時脈和資料校準,但如果普遍導致眼圖閉合,則高頻率將會通過。
兩者之間的關鍵區別,在於共用時脈架構中的雜訊是發送和接收鎖相迴路(PLL)BW差異的函數。而在SRNS/SRIS方案中,參考時脈彼此獨立,並鑑於其主要抖動為隨機發生,則其對系統的組合影響是個別項的和方根,而導致產生較高的整體抖動。
這時候可能需要時脈雜訊較低的解決方案。SRNS/SRIS亦須要校正發送側和接收側之間時脈準確度的差異,如此能降低延遲效能。SRNS/SRIS方法的優點在於其不依賴於時脈共用,也因此不依賴於時脈傳輸,進而簡化了設計,例如當接收和發送部分處於實際上不同的位置時。
值得注意的是,由於各種PCIe H1、H2和H3的要求和定義,共存在六十四種不同的濾波器組合方案。計算這些(甚至單個方案)可能很費力。為了緩解這種情況,芯科科技(Silicon Labs)提供了一個PCIe時脈抖動工具來大幅簡化此任務,並可分析相位雜訊(Phase Noise)量測或時域量測。本應用說明及PCIe時脈抖動工具,應運用於正確地量測和確定PCIe參考時脈和緩衝區抖動。
量測PCIe抖動時使用的兩種方法是時域和相域,每種方法均各有優缺點,但在組合時可以提供高度準確的結果。相位雜訊量測,被認為是在量測低雜訊時脈源如溫度補償晶體振盪器(TCXO)和恆溫晶體振盪器(OCXO)時使用的最準確工具,但缺點是PCIe參考時脈相位雜訊僅能在關閉展頻功能時量測。
而時域示波器的優點,則是不論在關閉或開啟展頻時均可量測抖動。時域量測的問題是具有相對較高的儀器雜訊基準,大約為-140至-145dBc(PNA為-170至-180dBc)。在量測低雜訊時脈時,此示波器效能會限制抖動準確度。
然而,若先在關閉展頻時脈(SSC)的情況下收集相位雜訊資料,然後關閉SSC進行時域量測,然後在SSC開啟的情況下重複時域量測,即可提供高準確度的PCIe時脈抖動。之後,可透過PCIe時脈抖動工具輕鬆執行收集的資料,最後使用RSS減法來校正DSO雜訊,進而達到準確的抖動量測。
進行相位雜訊量測
應用特定的相位雜訊測試設備具有極低的雜訊基準,使其成為量測低相位雜訊裝置(如晶體式振盪器)的選擇,在範例中將使用Keysight E5052B。相位雜訊是在一系列偏移上量測,下例為對100.000MHz PCIe參考時脈的100Hz至40MHz偏移。
在此例中,相位抖動在12kHz至20MHz之間積分,得到的結果為242.895fs。資料可儲存為CSV檔案,然後可使用Phase雜訊對抖動計算器計算出任何積分頻帶上的未濾波相位抖動或使用PCIe抖動工具計算出PCIe濾波相位抖動。應注意的是,PCIe時脈抖動工具會預期PNA .csv檔案是從10kHz擴展至50MHz,因為這是PCI-SIG規定的積分範圍。使用者必須確保.csv檔案中包含此範圍,並且在必要的時候進行外推(圖3)。
圖3 PCIe時脈相位雜訊圖
相位雜訊以偏移範圍的約0.2%增量進行量測。針對這些離散頻率區間中的每一個計算相位雜訊功率,得到bin值。bin值是僅在沒有相位資訊的情況下的振幅值,而快速傅立葉轉換(FFT,時域量測的平移)將會包含振幅和相位(圖4)。應注意的是,僅以相位雜訊為基礎的振幅IA'-F'I的積分會始終大於以等效時域為基礎的振幅加相位量測IA-FI。因此,以相位雜訊為基礎的抖動測量(僅量測振幅)是量測時脈抖動時使用的保守且合法的方法。PCIe時脈抖動工具可提供所需的抖動值,將適當的PCIe濾波器應用於以相位雜訊為基礎的量測。
圖4 抖動分析
示波器雜訊量測及校正
在展頻開啟的情況下,須使用DSO來量測PCIe參考時脈上的抖動,但是示波器雜訊可能達到-142dBc的量級,遠高於現今時脈產生器和緩衝器的效能。在停用展頻功能的情況下量測PCIe參考時脈,即可使用前面描述的相位抖動量測來校正DSO的雜訊。下面的公式1(DSO雜訊公式)與公式2(PCIe時脈校正公式)用於計算DSO的抖動雜訊。
JDSO=平方根(JDSO_展頻關閉2-J相位雜訊2)
公式1
在公式1進行量測後,使用公式2來校正開啟展頻的PCIe時脈抖動:
JPCIe時脈=平方根(JDSO_展頻開啟2-JDSO2)
公式2
應注意的是,DSO附加雜訊由輸入放大器雜訊和A/D的取樣時脈抖動兩個因素支配。DSO的A/D取樣時脈抖動近似不變;然而,輸入放大的雜訊依賴於壓擺率,因此也取決於設定和DUT。應用使用負載、終止長度等,必須盡可能接近實際使用條件進行複製,且須量測感興趣的DUT。如須比較具有各種輸出壓擺率的裝置,則必須量測JDSO展頻關閉,並針對每個壓擺率/測試條件計算JDSO。建議不要將單一JDSO值用於各種裝置和測試條件。公式3並非用於量測或確定DSO抖動,而是用於展示DSO主導的雜訊促成因素。
DSO抖動=平方根(放大器雜訊2(取決於輸入壓擺率)+A/D取樣時脈抖動2)
公式3
抖動校正範例說明
以下是校正的PCIe時脈抖動量測的範例。第一步是在展頻關閉的情況下量測DUT的相位雜訊。相位雜訊結果亦儲存為csv檔案,並在使用PCIe時脈抖動工具時匯入。
圖5以相位雜訊量測為基礎的濾波和未濾波抖動,展頻關閉顯示H1和H2濾波器組合之一的未濾波和PCIe濾波的抖動結果,對比於以相位雜訊為基礎量測的偏移頻率結果。此濾波器組合已知會根據DSO結果產生最壞情況下的SSon抖動值。
圖5 以相位雜訊量測為基礎的濾波和未濾波抖動,展頻關閉。
然後,使用DSO量測DUT,在本例中使用Keysight DSA90804A。PCIe時脈抖動工具用於計算PCIe濾波的抖動,結果如圖6所示。
圖6 以DSO量測為基礎的濾波和未濾波相位雜訊,展頻關閉。
當選擇4MHz/2dB,5MHz/0.1dB濾波器,以相位雜訊為基礎的量測結果為0.05ps RMS。而選擇4MHz/2dB,5MHz/0.1dB濾波器時,以DSO為基礎的量測結果為0.28ps RMS。然後,使用公式4確定DSO示波器雜訊為0.27ps RMS。
DSO抖動=平方根(0.282-0.052)= 0.27ps
公式4
接著,啟用DUT展頻功能,並且進行DSO量測。圖7便顯示了使用PCIe時脈抖動工具時濾波和未濾波的相位雜訊與頻率的關係。
圖7 以DSO量測為基礎的濾波和未濾波抖動,展頻開啟。
對於4MHz/2dB,5MHz/0.1dB濾波器,以DSO量測為基礎並啟用展頻的DUT PCIe參考時脈得到的最差情況為0.39ps RMS。使用相同濾波器組合的0.27ps校正因數和公式5,將可得到0.28ps的實際DUT效能。
正確的DUT抖動=平方根(0.392-...
萬物聯網帶動OTA需求 技術搭服務配套不可少
物聯網風潮大舉擴散,除了各種聯網消費性電子產品需要不斷進行韌體更新,以添加新功能或防堵安全漏洞外,汽車、工業設備走向聯網之後,也出現同樣的需求。有鑑於此,Over the Air(OTA)更新成為一個各家科技業者都必須思考的問題。但由於OTA更新功能不只需要一定的技術能力,更是一個必須長期經營服務,因此硬體業者很難光靠自己的力量發展出符合客戶需求的OTA整體解決方案,也使得專業OTA廠商成為一個進入門檻相當高的新興行業。
OTA更新處處是細節
科絡達執行長吳柏儀(圖1)指出,在萬物聯網的風潮帶動下,OTA更新勢必成為大多數聯網裝置都必須支援的功能,從聯網車、產業用設備到消費性電子產品,都需要OTA更新。但OTA其實牽涉到很複雜的技術,而且這項業務本身是個服務,因此進入門檻其實很高。包含科絡達在內,目前全世界也僅有8家專門經營OTA業務的業者。
圖1 科絡達執行長吳柏儀指出,OTA是一門技術加上服務的生意。服務對專業OTA廠商來說非常關鍵。
就技術面來說,一般提到OTA更新,業界多半都認為只要透過有線/無線網路把新版本的韌體檔案傳送到目標設備,然後刷新設備上的韌體映像檔,事情就結束了。但OTA更新其實沒有那麼單純,很多硬體設備用來存放韌體的記憶體空間其實很小,因此,OTA的Agent程式碼要寫得非常精簡,這就是一個技術考驗。
此外,檔案壓縮也是OTA的關鍵技術之一,一般硬體設備的韌體更新可能只有數十KB,但如果是車載資訊娛樂系統的更新,因為牽涉到圖資這類大型檔案,因此每次更新的檔案大小可能動輒數百MB,等未來高解析地圖(HD Map)普及後,GB等級的資料更新,將成為家常便飯。但檔案越大,傳輸失敗的機率也越高,如果沒有良好的壓縮技術,OTA失敗的機率會很高。
為了減少需要傳輸的檔案大小,還有一種名為差分更新的技術。例如原本設備上的韌體版本1.0大小為2GB,韌體版本2.0則是4GB,按照一般的OTA思維,就是把4GB的檔案全部下載到目標裝置,然後把韌體刷新到2.0版本。但如果1.0版本跟2.0版本之間有2GB檔案內容是完全重複的,為何要重複傳輸?差分更新就是針對這個問題所發展出來的技術,支援此功能的OTA Agent會掃描跟比對新舊韌體版本間的差異,然後只下載新的檔案,進行部分更新。
最後,對於汽車跟產業/工業類設備,理想的OTA更新必須做到無縫轉移,不能讓設備或車輛為了更新韌體而停止運作。這意味著設備上的記憶體必須切割成兩個區塊,在舊版本韌體持續執行的同時,新版本韌體已經下載並安裝在另一個區塊,安裝就緒並確認無誤之後,設備就可以直接切換到新版韌體繼續運行。保留舊版本備份還有另一個好處,萬一新版本韌體切換過去之後出現問題,設備還可以直接回溯,回去用比較穩定的舊版韌體。
吳柏儀指出,上面所提到的OTA功能,對專業OTA廠商來說都很基本,因為這是車廠、工業設備跟部份消費性電子產品客戶所需要的。但一般來說,半導體廠商提供的OTA方案,大概都只具備最陽春的功能,有些則已經支援記憶體切割這類比較先進的功能,但還是不夠完整。因此,對設備製造商來說,半導體業者提出的OTA方案基本上是不能用的。而這也是像科絡達這種專業OTA廠商能夠生存的利基。
事實上,目前很多晶片商雖然也投入資源研發OTA功能,但團隊規模通常不大,科絡達則有數十名工程師專注在OTA的研發上,因此在解決方案的細膩程度上完全不同。另一方面,要做OTA,最重要的是要釐清終端產品到底有哪些環節或子系統需要OTA,進而開發出對應的全套方案。
在某些產業,晶片商是不太會直接跟設備製造商接觸的,例如汽車產業,晶片商是Tier 3供應商,主要面對的是生產汽車子系統的Tier 2或Tier 1業者,但真正主導OTA規畫的是車廠。科絡達在汽車領域,主要往來的是車廠,因此對車廠的OTA需求,常常比晶片商來得更深入,也因為這樣,才能開發出車廠想要的OTA方案。
消費性設備OTA需求五花八門
除了汽車跟產業用設備之外,現在絕大多數的消費性聯網裝置也都支援OTA功能。以科絡達自己的經驗為例,像智慧電視、智慧音箱、家庭閘道器、智慧穿戴裝置的OTA服務,都有跟客戶合作的實例。
吳柏儀表示,基本上,只要是聯網裝置,就會需要OTA功能。不只是為了提供新的功能,同時也是為了讓系統更安全。這個概念業界普遍都能接受,因此該公司在這方面有相當多的客戶。
不過,消費性產品五花八門,對OTA的需求差異很大。有些只需要應用軟體更新,有些則需要對作業系統等底層軟體/韌體進行更新,這使得OTA解決方案的設計需要非常有針對性。像小米手環的OTA更新方案,就是科絡達跟小米合作開發的。
事實上,OTA這門生意不只賣技術,更要賣服務。如果沒有幫客戶打造能滿足其特定需求的OTA方案,是不太可能作成生意的。因此,OTA廠商不只是技術公司,更要是一家服務公司,才有能力提供對的方案給客戶。
在消費性領域,科絡達最常遇到的問題是本地端設備上搭載的記憶體空間不夠大,因為消費性產品常常有很嚴格的成本考量,不太會搭載太多記憶體空間。因此,除了負責OTA功能的Agent要寫得非常精簡之外,還會使用很多其他技術,例如串流。
在記憶體空間不足的情況下,本地端只下載一部分必要的軟體程式碼,至於資料或是塞不進記憶體的部分,則是在需要的時候呼叫伺服器,用串流的方式提供。不過,吳柏儀還是建議,考量到OTA需求,硬體製造商在記憶體容量方面,還是要多考慮。本機端的記憶體容量不是現在夠用就好,還要為將來的OTA需求做些準備。
導入區塊鏈提高安全性
展望未來,資安會是所有聯網設備都必須面對的問題。OTA業者身為產業生態系中的一份子,自然也要有所準備。針對資安問題,科絡達的想法是利用區塊鏈(Blocktrain)技術來增加對抗駭客攻擊的防禦能力。
以汽車ECU更新為例,目前的資安防護手段是使用公開金鑰(PKI),只要駭客攻破PKI,就可以任意更新汽車的ECU,這是相當危險的情況。但如果改用區塊鏈,加上所有的車輛都聯網,當一台汽車遇到駭客攻擊,被植入有問題的韌體時,因為Hash值無法跟其他汽車的韌體串接起來,因此受到攻擊的車輛馬上就可以知道自己遭到攻擊,並向後台提出警告,要求提供正常的韌體版本。
吳柏儀透露,以區塊鏈為基礎的汽車OTA更新,目前正在進行概念驗證(PoC),倘若進展順利,很快就會提供給車廠進行測試跟驗證。
手機/汽車鏡頭增加 創新應用趨動CCM市場
互補性氧化金屬半導體相機模組(CMOS Camera Module, CCM)市場目前可以說是非常地活絡。市調機構YoleDéveloppement(Yole)的分析師Pierre Cambou說明,CCM市場的主要驅動因素是智慧型手機和汽車等產品中的鏡頭數量不斷增加。同時,3D感測相機的需求上升也是其中一個原因。
Cambou表示,CCM產業的發展已經到了一個新的階段。2018年全球營收達到271億美元,未來五年市場年複合成長率將維持在9.1%。CCM產業包括了影像感測器、鏡頭、語音線圈馬達(voice coil motor)、照明裝置和相機組件,預計到2024年市場總額將達到457億美元。
現在CCM的生態系統正蓬勃發展,System Plus Consulting的分析師Audrey Lahrach指出,今年已經可以看到一些創新的做法,特別是在智慧型手機產業。主要的創新在於多鏡頭的應用。現在許多新推出的智慧型手機都有三個以上的鏡頭。四年前,智慧型手機平均只有兩個鏡頭。目前,高階智慧型手機款式平均配備四個鏡頭,以便在前置鏡頭中增添其他功能,如人臉識別、紅外線攝影機模組,也可以加強後置鏡頭的變焦。另一項重要的創新則是光學防手震(Optical Image Stabilization, OIS),OIS的快速發展也是驅動CCM市場的因素之一。
另外值得一提的是,發光模組(Illuminator Submodule)創造了一個新市場區隔,這帶來了諸如晶圓級光學鏡頭(Wafer Level Optics , WLO)等新技術。使用3D感測器的發光元件市場總額在2018年將達到了7.2億美元,並將在五年內成長九倍,到了2024年將達到61億美元。這將有可能改善近期智慧型手機、電腦、平板和數位相機出貨量下降的狀況。
智慧手機儲存需求漲 容量上看1TB
現在1TB儲存容量已經成為智慧型手機的主流,市場調查機構Counterpoint預計全球智慧型手機的平均NAND快閃儲存容量(Flash Memory Capacity )將在今年年底達到83GB,與去年同期相比成長了32%,且幾乎是2017年底全球平均43GB的兩倍。另外,估計到了2019年底,Android智慧型手機的平均存儲容量將達到68GB,iOS則為166GB。
智慧型手機儲存容量1TB的時代來臨。目前三星已經推出了具有1TB NAND快閃記憶體(Flash Memory)的Galaxy S10 Plus,是今年3月發布的Galaxy S10系列的最高存儲規格。嚴格來說,Galaxy S10 Plus並不是世界上第一款1TB智慧型手機,但它是第一款儲存容量這麼高的主流智慧型手機。去年五月,中國品牌Smartisan發布了一款叫作Nut T1的1TB容量智慧型手機,但它的知名度不高,銷售量相當少。
各大智慧型手機原始設備製造商每年都會推出旗艦機,每次推出時,NAND快閃儲存容量都不斷成長。Apple在2016年首次推出的iPhone 7系列中導入了256GB的容量,並在2018年的iPhone XS發布了512GB的容量;在iPhone XS發布前一個月,三星則推出了具有512GB NAND快閃儲存的Galaxy Note 9。幾個月後,1TB存儲容量的Galaxy S10 Plus面世。
1TB容量的存儲容量可與高級筆記型電腦媲美,能夠存儲多達250部4GB的電影。由於使用者每天利用智慧型手機拍攝大量的照片,隨著畫素的提升,智慧型手機照片的大小也跟著成長,智慧型手機高儲存容量的需求跟著水漲船高。還有如手機遊戲等需要大容量的智慧型手機應用程式數量的增加,也是推動更高存儲容量需求的另一個重要原因。同時,由於5G的商用化推動高速通訊、AI技術、AR/VR和高清/4K內容的發展,這些應用也推動了高儲存容量的需求。
發掘節能潛力點 智慧照明有效降低能源損耗
依據Freedonia Group研究報告預測,到2025年,美國智慧照明系統銷售額將可望達到44億美元(圖1)。智慧照明成長趨勢的三大驅動因素為,第一,更廣泛的智慧科技和物聯網市場的快速成長需求,包括智慧家庭裝置的興起、智慧城市基礎建設需求及非住宅樓宇自動化的普及等。第二,無線、遠端、語音控制等智慧照明方式,讓消費者容易了解智慧照明並產生興趣。第三,對於非住宅應用領域,節能是智慧照明最大特點之一。
圖1 美國智慧照明市場
智慧照明控制裝置,包括任何與光源或燈具分開的照明專用控制設備(例如中央照明系統控制箱等),在2017年已經占智慧照明銷售總額的63%,市場前景十分看好。未來智慧照明應用領域,將分成非住宅與住宅應用。其中,非住宅應用的關鍵在於節能,將運用由感測器所組成的大型感測網路和智慧分析,大幅降低能耗。至於對普通用戶來說,智慧照明主要吸引力為其所帶來的便利性。未來所有的大樓設計,在初始興建時便整合智慧照明功能,進而更快速推動樓宇自動化和物聯網世界的來臨。
高效節能/維護便利是智慧照明控制系統主要優點
由於智慧照明控制系統的需求量很大,隨著LED技術的飛躍,燈光控制的重要性也越趨重要。未來的商業建築將以數位化(Digital)燈光控制來建構。除了因智慧照明控制可藉由轉換到LED技術,而降低能源消耗達30%~60%。且在轉換過程中,其額外投資成本可在2年內獲得回收。第二個原因在於除了節約能源之外,也大大減少操作維護工作量,而諸如故障情況、運行時數和能源消耗等運行參數,也都可為各別燈具集中存取。
因應智慧照明需求,在過去幾年中,協定數位化可定址照明介面(Digital Addressable Lighting Interface, DALI)已日漸風行。使用該匯流排系統,可減少安裝過程中的配線耗損,並且經由靈活組合照明器具,能將所有優點功能發揮得淋漓盡致。此外還具備其他功能特色,例如經由對照明場景的預先設定、可監測燈光、同步調節燈具的精確亮度,或控制照明器具等,以增強系統功能。
DALI的特色即為簡易布線和高度可靠性。除了原本用於供電的三條電線之外,僅須使用兩條額外的附加線,可延伸至300公尺通訊距離。接到安定器的連線也毋須考慮其極性,DALI每通道可支援最多64個安定器,且可區分為群組。每個通道最多可容許16個群組。
導入智慧照明 機場節能效果顯著
接下來以簡單智慧照明控制案例作為說明。以台達子公司LOYTEC為例,在2013年便於曼徹斯特機場第2航廈,利用恆光照明控制及人員偵測功能整合設置了一個現代化的DALI照明系統,之後更進一步延伸到機場第1和第3航廈公共區域(圖2)。
圖2 英國曼徹斯特機場節能成效照明十分卓越
節能第一步便是全面更換LED照明,節能降低六成。但再加裝L-DALI照明控制系統後,節能成效更加卓越。首先,在所有區域安裝L-DALI人員偵測/日光感測器,再搭配智慧場域處理器,一旦區域/閘道無人使用時,照明會自動關閉,並引用自然光來減少能耗。尤其主要特色在於2014年後整合機場航班訊息系統(Chroma),使照明設定可以基於實際航班的變動狀況機動調整,達到照明效率的最大化,這樣照明控制技術,也遠超過於原本預設節能成效。最高可節省89%的能耗,三個航廈合計,一年相當於節省700萬度電。
此外,系統可提供個別照明裝置詳細的管理資訊,如安裝日期、調光水平、故障狀況以及整體能耗。系統所提供的資料,也成為曼徹斯特機場資產優化過程中的關鍵支援工具,而網頁介面也是管理者管理維護的最佳幫手。
靈活運用不同照明控制產品/控制策略實現節能目標
在上述案例中,L-DALI控制器是整個系統的核心。根據型號不同,L-DALI可控制多達4個DALI通道,這就意味著可控制總數多達256個燈具。內置DALI匯流排可為供電之用,更可節省控制櫃的成本和空間。此外,使用液晶顯示螢幕上的旋鈕即可進行簡單設置以及IP位址配置,並對連接的DALI通道進行簡易檢查,在現場端十分方便。更由於本機端所具操作功能,諸如更換故障DALI設備等維護任務,通常只需內部技術人員即可完成,毋須使用任何電腦設備(PC或筆記本電腦)。
L-DALI控制器整合照明應用(圖3),俱已包含所有標準應用場景,包括人員偵測、恆照度控制、樓道燈控、排程控制等等。提供不同參數可允許靈活調配定制化的解決方案。更重要的是,可結合不同控制規畫,例如:可根據於一天中不同的時間需求來做不同的調整。控制器也負責監測DALI設備。如果設備出現故障或者回報錯誤,例如:燈泡故障,就會產生警報並予記錄。另外,能耗及作業時數也會列入計算。同時也納入其他控制器廣受歡迎的功能,諸如:警報、歷史趨勢、事件驅動的電子郵件等等,也都可供利用。
圖3 LOYTEC照明控制系統架構圖
除了控制器之外,照明應用的感測器和致動器也十分重要。所有的L-DALI感測器和致動器,都是經由DALI匯流排與L-DALI控制器相連接的。由於裝置可從DALI匯流排中取得電力,故毋須額外供電。
因此,布線不但容易且更具成本效益。LDALI-MS2多重感測器則可提供照度及恆光控制所需的人員偵測訊息。最大安裝高度5公尺,典型涵蓋面積38平方公尺(安裝高度3公尺),對大多數應用場景而言,多重感測器十分具有成本效益。即使有任何特殊需求,諸如庫房需較高安裝高度,或任何其它指定需求,仍然無礙於其使用它大廠(歐司朗、飛利浦、泰邦HTS、銳高等等)的各種DALI感測器。
使用LDALI-BM2按鈕式耦合器,可以簡單、經濟、有效的整合自訂照明按鈕和開關到DALI系統之上。每具LDALI-BM2具有四個輸入。按鈕操作所觸發的動作則可以靈活的予以配置(調光、開/關、場景調用、變化色溫等等)。按鈕也可設定為手動覆寫任何自動操作。最後,LDAL-RM3繼電模組可被整合至非DALI燈具及其他L-DALI與燈具所共同控制的負載。典型的應用場景是廁所和盥洗室的風扇,或是分隔牆和根據現場需求而上拉或下移屏幕的驅動馬達。
此外,裝置調試可藉由一個網頁介面就完成(圖4),無論該網頁介面是整合在控制器上或是整合在PC配置軟件上。後者還能夠讓使用者進行系統的離線預配置,所有照明應用的參數、群組任務、場景和連線的設置,皆可事先在辦公室內裡使用PC予以執行。因此,現場調試僅需針對實體裝置部份進行分派即可完成。各種設定精靈及使用者介面也會從客戶反饋中持續改善,降低維護時間及管理人力,因為,現場調試到最後往往僅能使用少量時間來進行(圖5)。
圖4 簡單的維護任務可在設備上直接執行
圖5 經由PC軟體或友善的網路介面進行裝置調試
此外,還可經由LWEB-802所提供的HTML5網頁使用者介面來操作。一旦實施自動操作的話,此類網頁為基礎的虛擬房間控制單元提供自動模式足可涵蓋基本功能,手動模式則可經由辦公室PC、平板、智慧手機操作,也可免除機械開關和觸控螢幕等配備成本(圖6)。對於較小的專案提供了網頁版等多種操作介面的選擇,然而較大的專案則仍建議採用中央主機電腦(例如LWEB-900)為佳,L-WEB應用程式可以直接常駐於L-DALI控制器中。
圖6 系統提供廣泛的操作介面選擇
可視化功能可以清楚顯示照明系統的狀態,而其參數、控制規畫及排程器則可輕鬆變更參數配置。當室內使用狀況發生變化,而須依據用電量及使用者舒適度進行調整時,此一特點也是極適用且重要的。系統發出的警報既可以在樓宇管理系統的前端進行顯示,也可以電子郵件發送。
系統參數均可儲存於歷史趨勢日誌,並使用於分析報告之中。而對系統相連接的DALI燈具狀態報告,以及監測燈具運行時數,方便計劃其維護週期。且在報表功能的幫助下,收集到的資料將以能耗報告、室內使用統計或維護列表的形式來加以呈現。系統內各層級皆具高效率備份及還原功能,無論是L-DALI控制器或DALI裝置,保證了系統具有高度可用性。一旦更換故障零件,原設置配置也可輕鬆以最後備份來進行還原。因此,這些任務僅需內部技師即可達成,又使得維護成本得以最小化。
支援多通訊/結合第三方系統 實現智慧照明整合
要實現智慧照明,控制器須提供樓宇自動化系統所有常用通訊介面,幫助連結其他系統。所有的數值和參數都可藉由如:BACnet、Lon-Mark、OPC和網頁服務等標準化協議予以存取。支援多種通訊協議也開拓了無數的可能性,包含:
1.照明系統可無縫整合到其他系統(如暖通空調,遮陽簾控制和存取控制)以及樓宇管理系統。例如多重感測器所提供訊息,也可以提供給自動化系統中其他不同的部分利用(如暖通空調和存取控制)。反之亦然,這項訊息也可由樓宇自動化系統的其他感測器或來源所提供(例如存取控制)。同樣的,連接到LDALI-BM2的按鈕也可用於控制其它子系統(如遮陽簾),或者連接到I/O模組(BACnet、LonMark)的按鈕,或整合到照明應用中。
2.所有房間功能的可視化和操作,乃是藉由一致性的使用者介面來達成的,無論其使用的是網頁操作、觸控螢幕或樓宇管理系統的可視化應用,皆可任其自由運用。軟硬體資源共享不僅節省金錢,更顯著提高使用者滿意度。畢竟,應該沒有人會願意安裝好幾個不同的智慧手機應用程式來控制燈光和室溫。
3.DALI感測器訊息以及調光數值可在L-DALI控制器之間進行共享。因此,照明應用是可以跨越多個控制器來實現的。
總上所述,因應照明控制市場需求的爆發性成長,現今更換LED照明燈具已經基本節能策略,如何更上層樓,幫助業者針對其產業屬性來尋找更深入的節能潛力點,透過更多元、有效的不同照明控制方式及策略來做節能,藉以協助企業節省更多能耗成本及人力管理,仍是許多照明控制廠商的目標,希冀持續推廣智慧照明好處,讓智慧照明更上層樓。
(本文作者為LOYTEC產品經理Dipl.-Ing. Jörg Bröker,由台達樓宇自動化解決方案事業群行銷部編輯)
十大策略科技相繼啟動 數位商業/生態系逐步成形
雖然科幻小說常把AI機器人描寫成反派角色,現在卻有些科技巨擘將之用於安全領域,例如微軟、Uber等公司利用Knightscope K5機器人來巡邏停車場和大型戶外區域,藉此預測並防範犯罪。這些機器人能讀車牌、回報可疑活動、收集資料並回報車主。
這類由人工智慧驅動的機器人都是「自動化物件」的實例之一。自動化物件是Gartner 2019年十大策略科技趨勢的其中一項,這些趨勢極有潛力在未來五年內,帶動大規模突破式創新並帶來商機。Gartner副總裁暨傑出分析師David Cearley指出,在未來,無所不在的智慧裝置將成為數位商業和生態系之基礎,提供人們越來越具洞察力的數位服務,稱之為智慧數位網格。
.智慧
幾乎所有既有科技都具備人工智慧,並創造出全新領域。
.數位
結合數位和實體世界,創造出沉浸式的世界。
.網格
創造個人、企業、裝置、內容和服務群體之間不斷擴大的連結。
以下為Gartner 2019年十大策略科技趨勢預測,著重於正在變遷或尚未廣泛受到注意,且將在2023年前影響產業並帶動轉型的趨勢。
自動化物件
不論是汽車、機器人或農業,自動化物件都可利用人工智慧來執行傳統人力進行的任務。智慧程度或許有所差異,但所有自動化物件都能利用人工智慧,以更自然的方式與周遭環境互動。自動化物件將以五種類型存在:
.機器人
.汽車
.無人機
.電器用品
.虛擬世界的代理人
這五個類型將存在於四種環境:海洋、陸地、空中與數位世界,它們運作時的功能、協調性和智慧程度都有所不同。舉例來說,它們的範圍從需要人為操控的空中無人機,到能在田間完全自主作業的農耕機器人。這替未來可能的應用勾勒出一幅廣大的藍圖,從潛在到所有垂直應用、服務和物聯網物件都將結合某種形式的人工智慧,使流程或人類的行動實現自動化或增強,例如無人機群(Drone Swarm)這樣的協作型自動化物件,將逐漸推動人工智慧系統的未來。
Gartner建議針對企業組織或顧客環境裡所有實體物件,探索人工智慧自動化功能的可能性,但自動化物件不像人腦具備決策、智力或廣泛學習的能力,因此必須謹記定義這些裝置的用途時範圍越窄越好。
增強分析
資料科學家現在有越來越多資料可以準備、分析和分類,從而得出結論,但考慮到資料的數量,將難以探索所有的可能性,這意味企業可能會因為資料科學家無法探究某些假設,錯失關鍵洞察力。
增強分析代表的是第三波的資料和分析功能,即資料科學家可以利用自動化的算法來探索更多假設。資料科學和機器學習平台已經改變了企業產生分析洞察力的方式。增強分析能辨識隱匿的模式,同時排除個人偏見。雖然企業面臨在演算法中無意帶入偏見的風險,增強分析和自動化洞察力終將導入企業應用。
到了2020年,公民資料科學家數量的成長速度將是專業資料科學家的五倍。公民資料科學家利用人工智慧驅動的增強分析工具,讓資料科學功能得以自動化,以自動辨識資料集、發展各種假設並辨識資料當中的模式;企業將仰賴公民資料科學家,做為它們造就和擴充資料科學功能的方法之一。
Gartner預測到了2020年,將有超過40%的資料科學工作邁入自動化,使生產力得以提升且更加廣泛為公民資料科學家所使用。在公民資料科學家和增強分析之間,資料洞察力將更為廣泛地提供給整個企業組織,包括分析師、決策階層和作業人員。
人工智慧驅動開發
由人工智慧驅動開發,主要是思考哪些工具、技術和最佳實作規範可將人工智慧嵌入應用程式,從而為開發流程打造由人工智慧所驅動的工具。此趨勢隨著以下三個面向演進:
1.用來打造人工智慧解決方案的工具,正從鎖定資料科學家的工具(人工智慧基礎建設、人工智慧框架和人工智慧平台),拓展為針對專業開發人員社群的工具(人工智慧平台、人工智慧服務)。有了這些工具,專業開發人員就能將人工智慧所驅動的功能和模型注入某個應用程式,而無需專業資料科學家介入。
2.用來打造人工智慧解決方案的工具,開始因為人工智慧所驅動的功能而更加強大,能協助專業開發人員,讓與人工智慧增強解決方案開發相關的工作得以自動化。增強分析、自動化測試、自動化寫程式和自動化解決方案的開發,將加快開發流程,讓更多類型的使用者可開發應用程式。
3.人工智慧工具正在演進,從協助應用程式開發(AD)相關功能的自動化,轉為增強商業領域的專業,讓應用程式開發流程堆疊裡實現更高層級的自動化活動(從一般開發到商業解決方案設計)。
市場焦點將從與開發人員合作的資料科學家,轉移到由開發人員利用以服務型態提供的預先定義模型來獨立作業。這讓更多開發人員得以利用這項服務,從而增加效率。這些趨勢也將使得虛擬軟體開發人員和非專業「公民應用程式開發人員」變得主流。
數位分身
數位分身指真實世界中某個實體物件、流程或系統的數位表徵,也可以予以連結,成為電廠或城市等更大系統的分身。數位分身並非新概念,它可以回溯到為物件或顧客線上檔案提供電腦輔助設計表徵的做法,但現在的數位分身有以下四點不同之處:
.模型的穩健程度,著重在如何支援特定商業結果。
.連結真實世界,有即時監測並控制的潛力。
.利用先進大數據分析和人工智慧來帶動新商機。
.能和假設的情境互動並加以評估。
目前討論數位分身的焦點在於物聯網,透過提供與維修及可靠度相關的資訊、提升產品效能的洞察力、新品資訊和增加的效率,以改善企業決策。企業組織的數位分身也逐漸崛起,創造組織流程模型以提供即時監控並優化流程效率。
更強大的邊緣運算
邊緣運算是一種拓撲,能將資訊的處理、內容的收集與傳送都保留在靠近該資訊來源處,主要是讓流量在本機進行可縮短延遲時間;目前這項科技的焦點放在物聯網系統的需求,為嵌入式世界提供切斷連結或分散式的功能。這種類型的拓撲可解決現今面臨的各種挑戰,包含廣域網路(WAN)成本過高和高延遲程度等問題。除此之外,它還能實現數位商業和IT解決方案的相關細節。
Gartner預測在2028年之前,於邊緣裝置嵌入感測器、儲存裝置、運算和先進人工智慧功能的數量將穩定成長。整體而言,智慧功能將移往邊緣處各式各樣的端點裝置,包括工業用裝置、螢幕、智慧型手機甚至汽車發電機。
沉浸式科技
2028年之前,對話式平台、擴增實境(AR)、混合實境(MR)和虛擬實境(VR)等技術,將帶領大家進入一種全新的沉浸式體驗。擴增實境、混合實境和虛擬實境展現了提高生產力方面的潛力,新一代虛擬實境技術甚至能感測形狀並追蹤使用者方位,混合實境則能讓人觀看並與世界互動。
到了2022年,70%的企業會嘗試將沉浸式技術應用於消費者和企業用途,而25%會用於生產中。從虛擬個人助理到聊天機器人之類的對話式平台,未來將結合經過擴充的感測頻道,讓平台可以根據臉部表情偵測情緒,強化互動時的對話能力。最後這項技術與思維將發展成一種體驗,透過電腦甚至汽車等數百種邊緣裝置與人類連結。
區塊鏈
區塊鏈是一種分散式帳本,其中的列表會不斷擴充,依時序排列出以加密方式簽署且無法撤銷的交易紀錄,並由網路中所有參與者共同分享。區塊鏈讓企業能追蹤某項交易,和不受信任的另一方合作而無需中介機構(例如銀行),這將大幅降低業務摩擦;在相關業務從金融領域起步之後,也已經拓展到政府機關、醫療照護、製造業、供應鏈等面向。區塊鏈有潛力能降低成本、縮短交易結算所需時間,還能改善現金流,目前也出現大量以區塊鏈為靈感來源、利用區塊鏈某些優勢和部分技術的解決方案。
雖然純粹的區塊鏈模型並不成熟,要擴充也有難度,不過企業應開始評估這項技術,因為Gartner預測到了2030年區塊鏈將創造3.1兆美元的商業價值。有些方案以區塊鏈為靈感來源但不採行所有的區塊鏈原則,它們能提供短期價值,但無法像純粹的區塊鏈那樣保證提供高度分散且去中心化的共識模型。
智慧空間
智慧空間是一種實體或數位環境,人類和科技系統能在這個開放且共同合作的聯網智慧生態內互動;隨著科技逐漸融入成為日常生活的一部分,智慧空間的市場正邁入加速期。而由人工智慧驅動的技術、邊緣運算、區塊鏈和數位分身等其他趨勢也開始順應這個潮流,從個別解決方案發展成為智慧空間。
智慧空間的演進圍繞著五大關鍵層面:開放性、連結性、協調性、智慧功能與應用範疇。基本上,智慧空間正由單一技術的發展逐漸轉為創造出協作式的互動環境。智慧空間裡範圍最大的例子就是智慧城市,結合了商業、住宅和工業社群,在設計上則是利用智慧型都會生態系統架構,串聯所有產業進行社會和社群協作。
數位倫理和隱私
消費者逐漸意識到他們的個資也具有價值,而且越來越關心公家單位和私人企業組織如何利用他們的個資,未能重視這個問題的企業,將面臨消費者反彈的風險。
不過,任何與隱私相關的討論,都必須以道德和信任為基礎。討論的主題應從「我們是否合乎規範」,拓展到「我們是否在做正確的事」。各國政府正積極規畫或通過相關法規,除了企業必須遵守外,消費者也開始小心保護或移除個人資訊。企業必須取得並維持顧客的信任才能成功,同時也應遵守內部價值,確保顧客覺得它們值得信任。
量子運算
量子運算(Quantum Computing)是一種以次原子粒子(例如電子和離子)的量子狀態來運作的非典型運算方式,以量子位元(qubit)為儲存資訊的單位。量子電腦則是一種具有指數級擴充性和高度平行的運算模型,可以從大型圖書館想像傳統和量子電腦之間的差異。
傳統電腦必須以線性方式讀取圖書館裡每本書,但量子電腦能同時閱讀所有書籍。理論上量子電腦能一次處理幾百萬個運算,若能以商業化形式提供價格親民且可靠的量子運算服務,將可帶動部分產業轉型。
量子運算在真實世界的應用,從個人化醫療甚至到模式辨識功能的優化。這種技術仍在新興崛起階段,表示現在正是企業應了解有哪些應用具有潛力的時機,並考量其中是否存在安全疑慮。除了少數幾家企業能藉由特定的量子運算法取得優勢,2022年前大部分公司仍將持續探索或之後再開始應用。
(本文作者為Gartner副總裁暨傑出分析師)
2019全球晶圓廠支出下滑 2020將再創新高
國際半導體產業協會(SEMI)旗下產業研究與統計事業群(Industry & Statistics Group)所發表的2019年第一季全球晶圓廠預測(World Fab Forecast)報告指出,2019全球晶圓廠設備支出預期將下滑14%至$530億美元,但2020年將強勁復甦27%達$670億美元,並締造新高紀綠。受到記憶體產業衰退影響,已連續三年成長的晶圓廠設備支出榮景即將在2019年告一段落。
過去兩年間,記憶體占年度所有設備支出比重約為55%,2019年這個數字預期將下探45%,但2020年會再回升到55%。由於記憶體占整體支出比重極高,記憶體市場任何波動都會影響整體設備支出。根據統計圖顯示,2018年下半年起每半年市場都有所變動,估計未來也是如此。
檢視每半年的晶圓廠設備支出趨勢圖後可以看出,由於2018下半年起記憶體庫存的增加以及終端需求疲軟,導致2018下半年DRAM和NAND(3D NAND)相關支出開始修正,進而拖累記憶體支出下滑14%。這股下滑趨勢將延續到2019年上半年,屆時記憶體支出將下滑36%,但預計到下半年相關支出可望反彈35%。儘管2019年下半市場可望鹹魚翻身,報告認為2019年全年記憶體支出仍將較2018年下滑30%。
晶圓代工是晶圓廠設備支出的第二大項目,過去兩年間,每年占整體支出比重約在25%到30%之間。SEMI預期2019和2020年的比重將持穩在30%左右。
雖然晶圓代工設備支出的波動程度通常小於記憶體部門,面對市場變化還是無法完全免疫。舉例來說,記憶體部門開始衰退之後,2018年下半晶圓代工設備支出也比上半年下滑13%。
西門子打破沉默 大談AI三大應用領域
人工智慧(AI)雖然是過去兩年最熱門的話題,但過往德商西門子(Siemens)鮮少對外談到自家在相關領域的投資布局跟技術進展,特別是在製造相關領域。眾所皆知,西門子事業布局遍及能源、工業、基礎建設與醫療,其中有些領域的AI應用導入較為快速,但在工業領域,AI導入的進展看似比其他事業部門來得緩慢。但西門子只是鴨子划水,隨著時序進入2019年,西門子終於打破低調,大談人工智慧在醫療以外三大領域的應用以及公司的相關布局。
台灣西門子總裁暨執行長艾偉(Erdal Elver)表示,人工智慧不是新技術,30多年前他在慕尼黑大學攻讀碩士學位的時候,研究題目就是自然語言處理(NPL),但當時不管是晶片運算能力、通訊頻寬或程式開發環境都還沒有到位,因此只能做紙上談兵的理論研究。當時,光是要把一個句子做德英翻譯,都得等老半天,系統才能給出差強人意的翻譯結果。但如今情況已經大不相同,透過巨量數據的蒐集與分析,搭配專業領域知識,以人工智慧科技的智慧演算,提供決策者更精準判斷的依據,提升產業生產力和效率,為社會經濟發展創造可觀價值。西門子已投入人工智慧研發三十餘年,將其電氣化、自動化與數位化的專業與人工智慧科技完美結合,致力協助台灣在智慧製造、永續能源、智慧基礎建設全方位數位轉型和智慧升級。
回顧2018財年,西門子在未來製造、永續能源、智慧基礎建設三大領域完成了數個指標性專案,為台灣產業和基礎設施導入人工智慧穩健紮根:
.未來製造:與精誠資訊、緯謙科技和新漢公司針對MindSphere簽訂合作意向書,成為全球策略聯盟夥伴;勝源機械和麗健福生物科技導入西門子MindSphere與數位解決方案,強化生產製造品質與效率;與台北市政府教育局簽訂「數位職人培育試辦計畫」合作備忘錄,強化產學鏈結,提高台灣技職人才國際就業力;在台中分公司成立「數位體驗暨技術應用中心」,提供工具機製造廠先進數位化解決方案體驗與教育訓練。
.永續能源:提供台灣電力公司智慧電表管理系統EnergyIP,優化電力傳輸效率和供電品質,因應2022年前全台逾300萬個智慧電表的管理和確保再生能源電力傳輸的穩定。
.智慧基礎建設:臺北南山廣場採用西門子數位化建築解決方案,降低大樓能耗和營運成本,榮獲「亞太地區智慧綠建築暨系統產品獎」肯定;空軍佳山洞庫系統和台北捷運環狀線採用西門子智慧建築管理平台,建構可靠穩定的環境控制系統,都獲得公共工程金質獎肯定;西門子攜手合作夥伴贏得桃園捷運綠線機電系統統包案,提供先進軌道交通科技(Trainguard MT通訊式列車控制系統與列車牽引系統、直流牽引供電系統以及智慧捷運號誌系統),打造全台最先進的智慧捷運系統。
2019財年,西門子將繼續深化在未來製造、永續能源、智慧基礎建設三大領域業務發展,預計將在台灣推動成立物聯網使用者組織MindSphere World,結合產官學專家打造工業物聯網生態鏈。並將在台中智慧製造試營運場域完成「數位化體驗暨研發中心」的初步建置。同時也將進駐「亞洲‧矽谷」計畫桃園市虎頭山物聯網創新基地,展示西門子最先進數位科技,提供產官學研各單位技術交流和學習,並將與產官學啟動交流合作,協助台灣全面落實人工智慧於產業中的應用與普及,共創2020+ AI新世代。
西門子內部人士表示,該公司其實在AI領域已經投入很多年,但西門子的企業文化是保守的,技術沒有成熟到一定程度之前,絕對不會讓它從實驗室走出來,變成賣給客戶的產品或解決方案。事實上,西門子在2018年發表MindSphere物聯網平台的時候,公司內部就有相關爭議,因為當時MindSphere的功能跟技術成熟度,還沒有達到西門子產品向來的高標準要求。但軟體跟物聯網的產品不能等到產品完美了才推出,而是在產品推出後不斷迭代,逐漸強化跟改良。AI的情況也是類似,西門子的研發走得很前面,但如果沒有十分把握,是不會公開討論其進展的。這是一個需要時間慢慢改變的企業文化。












